Linguistic creativity and discourse profiles of English language children’s novels
Notice bibliographique
Résumé
Contemporary discourse studies face the necessity to develop the methods of contrastive sub-discourse analysis which apply numeric and comparable data to diversify and describe sub-discourse types. The aim of the research is to propose a method of discourse profiling serving the purpose, and to further test the method in the contrastive study of linguistic creativity in different types of English language childrens novels. The category of linguistic creativity being the leading form of language poesis receives parametric description on all language representation levels (in written form) and provides the discourse values for contrastive analysis. These values are explored in the fragments of non-autobiographic and autobiographic adventure novel sub-discourse types authored by J.C. George, F. Gibson, J.D. Ullman, and G. Durrell (a total amount of 120.000 signs) annotated manually for 52 linguistic creativity parameters on phonological, morphological, word-formation, lexical, syntactic, and graphic levels. The working hypothesis is that the linguistic creativity parametric activity distributions represent the sub-discourse profiles and may serve to contrast sub-discourse types by means of their vectors contingency values. The analysis in individual parameter activity and in parameter groups activity demonstrated significant variance in sub-discourse construal, with autobiographic sub-discourse of G. Durrell manifesting several higher activity values in word-formation (occasional compounding), lexical use (the use of professional language, lexical tropes, allusive names, higher register style) and syntactic use (the use of parallel structures and syntactic intensifiers). In terms of morphological activity, the parameter values tend to be lower (morphological category shifts), the same stands true of some syntactic (the use of elliptical structures) and lexical parameters (the use of lower register types and proper names). The sub-discourse profiles demonstrate several common features, evidently typical of the discourse type itself, and the features differentiating non-autobiographic and autobiographic discourse subtypes. Vector correlation analysis revealed lower correlation values for autobiographic sub-discourse, which proves its specificity and testifies to the discourse profiling method applicability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».